次方量化-技术博客10年12倍的ETF 双动量轮动策略：逻辑其实很简单
2026年以来，沪深300ETF、创业板ETF和中证500ETF表现平淡，一套由创业板、纳指和黄金组成的轮动策略，却走出了不同的收益曲线。
截至2026年9月29日，几组数据如下：
| 标的 | 2026年以来收益 |
| 中美科技轮动（双动量版） | 62.09% |
| 沪深300ETF华泰柏瑞 | -4.66% |
| 创业板ETF易方达 | -0.85% |
| 中证500ETF南方 | 0.60% |
这套策略正在次方量化平台上进行公开实盘模拟，名称是“中美科技轮动（双动量版）”。
它为什么能在宽基指数表现偏弱时取得正收益？答案藏在“轮动”两个字里。
一、先看策略：在创业板、纳指和黄金之间选强者
该策略的轮动池只有三只ETF：
| 代码 | ETF | 组合中的作用 |
| 159915 | 创业板100ETF | 捕捉A股成长行情 |
| 159941 | 纳指ETF | 参与美国科技股趋势 |
| 518880 | 黄金ETF | 提供避险与资产分散 |
这个组合看起来简单，背后有明确的资产配置思路。
创业板和纳指都带有成长属性，但两者分属不同市场，受到的货币政策、产业周期和估值环境并不相同。黄金的驱动因素与股票差异更大，在部分权益市场承压的阶段，可能成为组合中的强势资产。
策略并不平均持有三只ETF，而是定期比较它们的趋势强弱，每次选择一只符合条件且排名最高的ETF。
换句话说，它做的不是静态配置，而是动态选择。
二、双动量如何决定买什么？
普通动量策略常用过去20日或21日涨幅排序。策略14387更进一步，同时使用两组25日动量指标。
加权斜率动量：判断趋势强度
加权斜率动量关注价格上涨的速度和稳定程度，同时提高近期行情的权重。
同样是过去25天上涨10%，一只ETF可能连续平稳上涨，另一只可能长期横盘后突然大涨。两者的累计涨幅相近，趋势质量却不同。
加权斜率试图识别这种差别。趋势越稳定、近期表现越强，指标得分越高。
在这套策略中，加权斜率动量承担了主要的排序职责。
RSRS动量：过滤趋势质量
RSRS通过最高价与最低价之间的回归关系观察市场状态。它不只关心价格涨了多少，还试图判断一段行情中的多空结构。
在这套策略里，RSRS主要承担二次过滤职责。
两组指标都处于0至5之间时，ETF才能进入候选范围。随后，策略按照加权斜率动量排名，选出得分最高的一只。
整个过程可以概括为：
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这种结构比单纯比较阶段涨幅多了一层确认，但它仍然无法避免趋势突然反转。
三、策略的完整参数
| 参数 | 当前设置 |
| 动量观察周期 | 25个交易日 |
| 动量指标 | 加权斜率动量 + RSRS |
| 有效阈值 | 两组指标均为0至5 |
| 持仓数量 | 1只 |
| 最短持有期 | 1个交易日 |
| 执行时间 | 14:30 |
| 交易佣金 | 0.01% |
| 滑点 | 0.05% |
它主要依靠动量失效后的换仓控制风险。如果三只ETF都不符合要求，策略可以保留现金；但在行情快速反转时，25日信号可能出现滞后。
四、把回测拉长，结果有什么变化？
只看一个起点，容易高估策略对特定市场环境的适应能力。因此，我们分别观察了2020年至今和2016年至今两段回测。
2020年至今
| 指标 | 结果 |
| 累计收益率 | 941.76% |
| 年化收益率 | 44.21% |
| 波动率 | 21.84% |
| 最大回撤 | 14.24% |
| 夏普比率 | 2.02 |
| 卡玛比率 | 3.11 |
| 胜率 | 56.49% |
| 盈亏比 | 4.56 |
2016年至今
| 指标 | 结果 |
| 累计收益率 | 1263.86% |
| 年化收益率 | 28.72% |
| 波动率 | 19.61% |
| 最大回撤 | 17.92% |
| 夏普比率 | 1.46 |
| 卡玛比率 | 1.6 |
| 胜率 | 56.48% |
| 盈亏比 | 3.88 |
两组数据放在一起看，比单独展示累计收益更有意义。
回测起点延长至2016年后，累计收益增加，但年化收益率从44.21%降至28.72%，最大回撤从14.24%升至17.92%，夏普比率也有所下降。
这说明2020年后的市场环境更适合这套策略。更长的回测纳入了更多震荡和风格切换阶段，也更能暴露策略的局限。
另一个值得关注的指标是胜率。两段回测的胜率都在56.5%左右，差异很小，而盈亏比均明显高于1。这意味着策略并不依赖每次交易都正确，而是希望在趋势延续时扩大盈利，在信号转弱后切换持仓。
回测结果不等于实盘结果。参数选择、基金上市时间、交易成本、滑点和成交限制都会影响最终表现。
五、从这个案例看，什么是ETF动量轮动？
动量轮动建立在一个经验现象上：一段时间内表现较强的资产，在接下来一段时间里可能继续保持相对强势。
完整的ETF轮动策略通常包含四个环节。
构建资产池
资产池不能只追求数量，还需要考虑：
资产之间是否具有差异
ETF规模与成交额是否足够
是否存在较大折溢价
历史数据长度能否支持回测
多只ETF是否重复暴露于同一类风险
如果资产池中的ETF高度相关，所谓轮动可能只是从一只成长ETF换到另一只成长ETF，并没有实现真正的风险分散。
中美科技轮动（双动量版）策略把黄金加入中美科技组合，目的就在于增加资产之间的差异。
定义动量信号
常见的动量算法包括：
区间收益率
线性回归斜率
加权斜率
均线趋势
RSRS
多指标组合
指标越复杂，不代表策略越有效。每增加一个条件，都可能降低信号数量，也可能增加参数过拟合风险。
双动量的价值在于分工：一个指标负责排名，一个指标负责确认。但投资者仍需要测试两组指标在不同市场阶段是否保持稳定。
设定调仓规则
策略还要回答几个执行问题：
多久检查一次信号？
持有一只还是多只ETF？
旧持仓跌出排名后是否立即卖出？
是否设置最短持有期？
没有ETF符合条件时持有现金还是防守资产？
用收盘价、次日开盘价，还是盘中价格执行？
这些细节会直接改变回测结果。
中美科技轮动（双动量版）策略选择14:30检查信号，并设置1个交易日的最短持有期。盘中执行可以为调仓留出时间，但14:30之后的行情仍可能改变当日最终走势。
加入风险控制
止盈、止损、波动率过滤和现金类资产等方法都可以用于轮动策略，但没有一种方法适合所有行情。
例如：
固定止损可以限制单笔损失，也可能在震荡中反复离场
止盈冷却可以减少追高回补，也可能错过持续上涨
防守ETF可以减少空仓时间，但防守资产本身也会下跌
增加持仓数量可以分散风险，也会削弱最强动量的收益弹性
风险控制需要和策略信号一起回测，不能只在看到回撤后临时叠加。
六、为什么动量策略容易在震荡市失效？
动量策略偏爱持续趋势。上涨一段后继续上涨，或者某类资产持续强于其他资产，轮动信号才有发挥空间。
震荡行情则会制造相反的环境：
ETF刚刚升至第一，随后开始回落
策略换仓后，原持仓重新走强
多次切换产生手续费和滑点
每次亏损不大，但连续的小亏损侵蚀净值
这也是检验策略时不能只看总收益的原因。
除了年化收益率，还应重点观察最大回撤、波动率、夏普比率、盈亏比、年度收益分布和完整交易记录。次方量化的官方指南也建议延长回测区间，覆盖牛市、熊市和震荡市，并警惕通过反复调参得到的历史最优解。次方量化策略全流程指南
七、次方量化平台解决了哪些落地问题？
动量轮动的公式并不神秘，真正麻烦的是把策略完整跑起来。
投资者需要准备历史行情、处理复权、计算指标、模拟交易、统计回撤，还要让回测和后续模拟使用同一套规则。对于没有编程基础的用户，这些工作往往比设计策略本身更耗时。
次方量化把这套流程做成了可视化配置，用户可以在网页端完成以下工作：
从2000余只场内ETF和LOF中选择轮动池
配置动量周期、算法、阈值和持仓数量
设置止盈、止损、最短持有期与交易成本
使用2015年至今的历史行情运行回测
查看收益、回撤、夏普比率和年度统计
核对每次调仓记录与持仓变化
发布实盘模拟，持续跟踪未来行情
在调仓时接收微信提醒
按需通过QMT衔接自动化交易
平台定位是ETF量化策略研究学习工具，核心价值是降低策略验证和持续运行的门槛，而不是替投资者承诺收益。
对于一套动量策略，更合理的使用顺序是：
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平台提供的是研究与执行工具。资产池怎么选、参数是否合理、风险能否承受，仍然需要使用者自己判断。
八、如何在平台上复现这套策略？
进入次方量化的ETF轮动策略配置页面后，可以按以下思路设置：
将159915、159941和518880加入ETF池。
把动量周期设置为25个交易日。
第一组动量选择加权斜率V2，阈值设置为0至5。
第二组动量选择RSRS，阈值同样设置为0至5。
持仓数量设置为1只，最短持有期设置为1个交易日。
按实际账户设置佣金和滑点。
分别从2016年和2020年开始回测，对比不同区间。
检查年度收益、最大回撤和每笔交易，而非只看累计收益。
发布实盘模拟，继续观察样本外表现。
次方量化官方文档提供了完整的ETF轮动策略创建教程，平台的双动量与盘中执行规则也在持续更新。
九、最后的思考
中美科技轮动（双动量版）策略展示了ETF动量轮动的一种典型用法：用创业板和纳指捕捉成长趋势，用黄金增加资产差异，再通过加权斜率与RSRS筛选相对强势的标的。
它的优点很明确：
规则透明，可以复现
资产数量少，逻辑容易理解
双动量减少单一指标误判
长周期回测仍保持正收益
可以通过平台持续模拟和跟踪
风险也同样明确：
每次只持有一只ETF，仓位较集中
没有启用止盈和止损
25日指标面对快速反转会有滞后
震荡行情可能造成频繁换仓
历史参数可能无法适应未来市场
动量轮动的意义，不是找到一条只涨不跌的曲线，而是把“何时买、买什么、何时换”变成一套可以验证和复盘的规则。
回测负责检验过去，实盘模拟负责观察未来。两者都不能代替风险判断，但可以让投资决策少依赖情绪，多一些可检查的依据。
作者文章
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